# Har udviklet 600 PL/pgSQL‑ETL/ELT‑pipelines Har udviklet 600 PL/pgSQL‑baserede ETL/ELT‑pipelines for at strømline komplekse arbejdsgange i databehandlingen i flere udviklings- og produktionsmiljøer med PostgreSQL. 2022 – 2024 **Situation.** Organisationen håndterede store mængder transaktions- og analysedata i flere PostgreSQL‑miljøer til udvikling og produktion. De eksisterende datapipelines var fragmenterede og uensartede og skabte flaskehalse i ydeevnen, som forsinkede forretningskritisk rapportering og beslutningstagning. **Opgave.** Opgaven var at designe og implementere robuste, skalerbare og effektive ETL/ELT‑pipelines i PL/pgSQL, der kunne strømline komplekse arbejdsgange for dataindtag, transformation og indlæsning. Et centralt mål var at forbedre forespørgslernes ydeevne og sikre dataintegriteten i alle miljøer. **Handling.** Over 600 ETL/ELT‑pipelines baseret på PL/pgSQL blev udviklet til at automatisere udtræk, transformation og indlæsning af data fra forskellige kilder. De vigtigste tekniske tiltag var: - Partitionerede tabeller og materialiserede views blev brugt til at optimere læseydeevnen for store datasæt. - Primærnøgler og foreign keys blev anvendt til at bevare den referentielle integritet under transformationerne. - Unikke og sammensatte indeks blev designet til at gøre JOIN‑operationer og komplekse filtreringskriterier hurtigere. - Undtagelseshåndtering og transaktionsstyring blev indbygget for at sikre fejltolerance og rollback ved fejl. - Inkrementelle indlæsninger blev indført med change data capture (CDC) og tidsstempelbaserede deltaer, så behandlingstiden faldt med over 60 %. - Automatiserede procedurer til logning og revision blev udviklet til at følge pipelinekørslerne, overvåge afvigelser og lette fejlfindingen. **Resultat.** Den nye ETL/ELT‑ramme gjorde databehandlingens arbejdsgange markant mere ensartede, pålidelige og hurtige: - Den gennemsnitlige kørselstid for pipelines faldt med 35 %. - Gennemløbet i datapipelines steg med over 50 %, så data var tilgængelige til rapportering næsten i realtid. - Problemerne med datakvaliteten blev færre, da over 90 % af transformationsfejlene blev elimineret gennem bedre håndhævelse af constraints og bedre valideringslogik. - Systemet blev lettere at vedligeholde og skalere, så fremtidige ændringer i datamodellen kan håndteres med et minimum af omarbejde. --- - Rolle: Dataanalytiker - Kategorier: [Databaser](https://engineer.company/da/categories/databases/), [PostgreSQL](https://engineer.company/da/categories/postgresql/), [SQL](https://engineer.company/da/categories/sql/), [Data engineering](https://engineer.company/da/categories/data-engineering/), [Datapipelines (ETL/ELT)](https://engineer.company/da/categories/data-pipelines/), [Data governance](https://engineer.company/da/categories/data-governance/), [Automatisering & CI/CD](https://engineer.company/da/categories/automation/), [Optimering af ydeevne](https://engineer.company/da/categories/performance/) - Ydelser: [Databaseadministration (DBA)](https://engineer.company/da/services/database-administration/), [Udvikling af datapipelines (ETL/ELT)](https://engineer.company/da/services/data-pipeline-development/), [Data governance & datakvalitet](https://engineer.company/da/services/data-governance/)